Anti-TP0136抗体通过VEGF-A信号通路抑制血管生成延缓梅毒创面愈合:非愈合性梅毒创面的新视角

该数据集为转录组测序数据,来自人微血管内皮细胞(HMEC-1),分为PBS处理的对照组和anti-TP0136抗体处理的实验组,包含原始测序文件与处理后表达矩阵,按样本组组织

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时间序列分类Endothelial cellsvegf-aAngiogenesisAnti-TP0136 antibody
Anti-TP0136 antibody delayed syphilis wound healing by inhibiting angiogenesis through the VEGF-A signaling pathway: a novel view in non-healing syphilis wounds

基本信息

模态
时间序列
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许可
Creative Commons Zero v1.0 Universal
创建/更新时间
2026-11-08

资源简介

Anti-TP0136抗体通过VEGF-A信号通路抑制血管生成延缓梅毒创面愈合:非愈合性梅毒创面的新视角

Anti-TP0136 antibody delayed syphilis wound healing by inhibiting angiogenesis through the VEGF-A signaling pathway: a novel view in non-healing syphilis wounds

该数据集为转录组测序数据,来自人微血管内皮细胞(HMEC-1),分为PBS处理的对照组和anti-TP0136抗体处理的实验组,包含原始测序文件与处理后表达矩阵,按样本组组织。数据可用于比较转录组分析、VEGF-A信号通路相关基因验证,以及内皮细胞反应荟萃分析,为研究anti-TP0136抗体对内皮细胞血管生成调控的分子效应提供依据(来源 DataONE,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):该数据集包含人微血管内皮细胞(HMEC-1)在两种实验条件下处理的转录组测序数据。细胞分为对照组(用PBS处理)和实验组(用anti-TP0136抗体处理)。该数据集捕获全局mRNA表达谱,以评估anti-TP0136抗体诱导的转录变化。数据按样本组组织,包括原始测序文件和处理后的表达矩阵。这些结果为anti-TP0136抗体对内皮细胞的分子效应提供了见解,特别是在血管生成调控的背景下。该数据集可重新用于比较转录组分析、VEGF-A信号相关基因的验证,以及整合到内皮细胞反应的荟萃分析中。所有数据均已去标识化,不包含敏感信息,a

【主题与分类】

主题标签:Endothelial cells、vegf-a、Angiogenesis、Anti-TP0136 antibody。本站分类:损伤、中毒及外因。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A72c16ca8800cea8d9cad98ba8d09fb00c8ab1e9c65efcd25e2aeb14343235b9e

使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。

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数据说明

该数据集包含在两种实验条件下处理的人微血管内皮细胞(HMEC-1)的转录组测序数据。细胞被分为对照组(用PBS处理)和实验组(用抗TP0136抗体处理)。该数据集捕获了全局mRNA表达谱,以评估抗TP0136抗体诱导的转录变化。数据按样本组组织,包括原始测序文件和处理后的表达矩阵。这些结果有助于深入了解抗TP0136抗体对内皮细胞的分子效应,尤其是在血管生成调控的背景下。该数据集可重新用于比较转录组分析、VEGF-A信号相关基因的验证,以及整合到内皮细胞反应的荟萃分析中。所有数据均已去标识化,不包含敏感信息,并在开放许可下发布以供重复使用。

数据来源:抗TP0136抗体通过VEGF-A信号通路抑制血管生成从而延迟梅毒伤口愈合:非愈合性梅毒伤口的新视角

数据集概述

本数据集包含人微血管内皮细胞(HMEC-1)的转录组测序结果。细胞分为两组:

  1. 对照组:经PBS处理(n = 3个生物学重复)
  2. 实验组:经抗TP0136抗体处理(n = 3个生物学重复)

本数据集涵盖基因水平的原始读数计数、标准化TPM值、倍数变化统计量、统计学显著性值及功能注释,用于研究抗TP0136抗体诱导的转录变化。

文件信息:

文件名:sample_data.csv

文件格式:逗号分隔值(CSV)

列:基因标识符、表达测量值、差异表达统计量及功能注释

变量:
  • id:Ensembl基因ID。
  • Control-1_count:原…

数据加载示例(图像类)

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

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